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工程起点，不是结论
工程分诊台 · 架构起点
同一种架构不会自动适合所有问题。选择数据形态与目标，获得一个值得先试的起点，再用简单基线和验证集决定是否继续。
| 数据结构 | 常见起点 | 归纳偏置 / 优势 | 常见代价 |
|---|---|---|---|
| 图像 | CNN、视觉 Transformer | CNN 擅长局部与平移结构；预训练 ViT 可迁移丰富视觉表征 | 检测与生成的标注、算力成本较高 |
| 文本 / 序列 | Transformer | 注意力能建模不同位置间的依赖，预训练生态成熟 | 长上下文的显存与推理成本增长明显 |
| 表格 | 树模型、线性模型、MLP | 树模型能高效处理非线性与混合特征，强基线易获得 | 深度模型未必在中小数据上占优 |